| 초록 |
변화무쌍한 기상변화가 실험의 정확도에 미치는 영향을 최대한 줄일 수 있도록 강제환기식 온실에서 실험을 하였고, 또한 대체적으로 크지 않은 온실에서의 실험으로 인하여 CFD모델결과의 오차를 크게 줄일 수 있었다. CFD와 현장실험 결과를 비교하여 본 결과, 온실내 1m높이에서의 평균풍속이 각각 $0.42m{ cdot}s^{-1}$ 과 $0.39m{ cdot}s^{-1}$ 으로써 CFD의 지점별 오차 평균값은 7.7% 로 나타났다. Y8.5m 지점에서 가장 큰 오차가 발생하였는데, 최대 오차는 -53.8%로 나타났다. 이의 가장 큰 이유로는 온실 길이방향에서 중간지점인 Y8.5m에서 풍속이 매우 작았기 때문에 소숫점 2번째 자리의 차이라고 해도 큰 오차로 나타났다. 작물형상의 기하학적 복잡성이 매우 큰 것을 고려한다면 오차범위는 매우 양호한 것으로 판단된다. 온실내 1m높이에서 평균온도의 CFD 평균오차는 2.2%로 나타났고, 최대편차는 5.5%이었다. 온실내 바닥으로부터의 복사열 발생량의 차이로 인하여 온실내 동쪽 지역에 상대적으로 큰 오차가 발생하였다. 외기 상대습도가 44%일 때, CFD상대습도의 오차는 2.1%이었으며, 최대 오차는 -3.8%이었다. 식물군의 공기유동저항, 식물군의 수분 및 열평형 모델을 추가하여 보다 사실적인 CFD모델을 설계하였다. CFD 모델의 설계방법이 정립되었기 때문에, 추후에 온실내 다른 작물의 미기상 및 이의 온실내 기상에 미치는 영향 등을 정량적으로 분석할 수 있게 되었다. 또한 작물의 적정생육환경에 주요 대상이면서도 동시에 센서설치의 어려움 등으로 인하여 연구에 어려움이 많았던 작물군내 미기상을 연구할 수 있는 토대를 마련하였다.이 강구되어야 할 것이다.한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.R 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적 |
